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これまでの研究では、平均絶対誤差 (MAE) などのノイズに強い損失関数と、交差エントロピー (CE) などの標準のカテゴリ損失関数を組み合わせて学習可能性を向上させることが有益であることがわかってい
arxiv_reader のブックマーク 2021/06/08 11:28
ノイズの多いラベルを使用した学習の一般化された Jensen-Shannon 発散損失[synthesis][arXiv reaDer][learning][arXiv][loss function]これまでの研究では、平均絶対誤差 (MAE) などのノイズに強い損失関数と、交差エントロピー (CE) などの標準のカテゴリ損失関数を組み合わせて学習可能性を向上させることが有益であることがわかってい2021/06/08 11:28
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2021/05/11
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ノイズの多いラベルを使用した学習の一般化された Jensen-Shannon 発散損失
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